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Python如何爬取NBA虎扑球员数据

发表于:2025-02-05 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月05日,这篇文章给大家介绍Python如何爬取NBA虎扑球员数据,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球、足球、游戏
千家信息网最后更新 2025年02月05日Python如何爬取NBA虎扑球员数据

这篇文章给大家介绍Python如何爬取NBA虎扑球员数据,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球、足球、游戏电竞、运动装备、影视、汽车、数码、情感等一切人和事的见解,热闹、真实、有温度。

受害者地址

https://nba.hupu.com/stats/players

本文知识点:

  • 系统分析网页性质

  • 结构化的数据解析

  • csv数据保存

环境介绍:

  • python 3.6

  • pycharm

  • requests

  • csv

爬虫案例的一般步骤

  • 1.确定url地址(网页分析) 完成一半

  • 2.发送网络请求 requests(js\html\css)

  • 3.数据解析(筛选数据)

  • 4.保存数据(本地文件\数据库)

部分代码

导入工具

import requests  # 第三方工具import parsel  # 数据解析工具  (css\正则表达式\xpath)import csv

确定url地址(网页分析) 完成一半 (静态网页\动态网页)

url = 'https://nba.hupu.com/stats/players/pts/{}'.format(page)

发送网络请求 requests(js\html\css)

response = requests.get(url=url)html_data = response.text

数据解析(筛选数据)

selector = parsel.Selector(html_data)    trs = selector.xpath('//tbody/tr[not(@class="color_font1 bg_a")]')    for tr in trs:        rank = tr.xpath('./td[1]/text()').get()  # 排名        player = tr.xpath('./td[2]/a/text()').get()  # 球员        team = tr.xpath('./td[3]/a/text()').get()  # 球队        score = tr.xpath('./td[4]/text()').get()  # 得分        hit_shot = tr.xpath('./td[5]/text()').get()  # 命中-出手        hit_rate = tr.xpath('./td[6]/text()').get()  # 命中率        hit_three = tr.xpath('./td[7]/text()').get()  # 命中-三分        three_rate = tr.xpath('./td[8]/text()').get()  # 三分命中率        hit_penalty = tr.xpath('./td[9]/text()').get()  # 命中-罚球        penalty_rate = tr.xpath('./td[10]/text()').get()  # 罚球命中率        session = tr.xpath('./td[11]/text()').get()  # 场次        playing_time = tr.xpath('./td[12]/text()').get()  # 上场时间        print(rank, player, team, score, hit_shot, hit_rate, hit_three,              three_rate, hit_penalty, penalty_rate, session, playing_time)        data_dict = {            '排名': rank, '球员': player, '球队': team, '得分': score,            '命中-出手': hit_shot, '命中率': hit_rate, '命中-三分': hit_three, '三分命中率': three_rate,            '命中-罚球': hit_penalty, '罚球命中率': penalty_rate, '场次': session, '上场时间': playing_time}        csv_write.writerow(data_dict)                                        #  想要完整源码的同学可以关注我的公众号:松鼠爱吃饼干        #  回复"虎扑NBA"即可免费获取

运行代码,效果如下

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